Hoe GenAI financiële diensten transformeert door middel van 'hyperpersonalisatie'

Michaël Haney, hoofd productstrategie bij Galileo financiële technologieënMachine learning, gecombineerd met de opkomst van generatieve kunstmatige intelligentie, zal een nieuw tijdperk van backoffice-productiviteit inluiden en uiteindelijk de manier transformeren waarop financiële dienstverleners data gebruiken om hypergepersonaliseerde ervaringen te leveren.

Het gesprek tussen Haney en PYMNTS maakt deel uit van de serie 'What's Next in Payments: Payments and GenAI'.

We bevinden ons nog steeds in een tijdperk waarin financiële dienstverleners machine learning (een subset van AI) adopteren, zei hij. Maar organisaties wenden zich steeds meer tot generatieve AI en machinaal leren om hun back-end-activiteiten een boost te geven en zo de productiviteit, efficiëntie en kwaliteit te verbeteren.

Hoewel machinaal leren soms handmatige tussenkomst vereist, omdat gebruikers de modellen zelf aanpassen en onderzoeken welke het beste presteren, krijgen de modellen het vermogen om sneller te leren en zich aan te passen als de omstandigheden veranderen, legt Haney uit.

Binnen dit gebied van machinaal leren bestaan ​​technieken die neurale netwerken worden genoemd. Neurale netwerken zijn een “poging om na te bootsen hoe het menselijk brein werkt, en ze hebben vaak meerdere lagen”, zei Haney. Hoe meer lagen er worden gebruikt, hoe meer capaciteit, efficiëntie, prestaties en nauwkeurigheid kunnen worden verbeterd.

Door de vooruitgang op het gebied van generatieve AI is het potentieel van machinaal leren verder ontwikkeld dan de ‘starre en inflexibele regelsmachines’ uit het verleden die beperkt waren tot specifieke soorten inhoud. Moderne methoden zijn afhankelijk van transformatoren, of deep learning-modellen, die het volgende woord in een zin kunnen voorspellen, of welke afbeelding, video of muziek te bieden heeft, zei Haney.

"Het creëert een mensachtige reactie op niveaus die we nog nooit eerder hebben gezien", zei hij.

De gegevens visualiseren

Haney richt de focus op betalingen en zegt dat AI financiële diensten kan transformeren via verschillende workflows en interacties, waaronder klantbediening, waardoor de productiviteit van de bedrijfsvoering wordt vergroot en verbeterd. Omdat financiële instellingen en betalingsverwerkers die gegevens op unieke manieren willen gebruiken, zal de opt-in van consumenten voor het delen van gegevens van cruciaal belang zijn, zei hij.

“Operationele teams houden van data, rapporten, dashboards en dat soort dingen”, zegt Haney. "Ze beginnen de mogelijkheid te krijgen om datavisualisatie uit te voeren via zoekopdrachten in natuurlijke taal."

Deze zoekopdrachten in natuurlijke taal kunnen waardevolle inzichten opleveren, zoals informatie over hoe betalingsvolumes elke dag veranderen. Andere generatieve AI-aangedreven technologieën, zoals virtuele assistenten, bieden waarde voor zowel klanten als bankpersoneel. In plaats van handleidingen van honderden pagina's dik te moeten doorlezen, kunnen medewerkers bijvoorbeeld eenvoudigweg een vraag in hun AI-aangedreven applicaties typen om de beste manier te vinden om de responstijden te verbeteren en klanten anderszins van dienst te zijn. Fraudeverdediging is een ander gebruiksscenario dat wordt versterkt door geautomatiseerde analyses.

Generatieve AI kan ook de besluitvorming over leningen en andere interacties verbeteren, waardoor het levenscyclusbeheer van leningen wordt ondersteund, van de aanvraag tot het innen van kredieten, zei hij. In meer commerciële omgevingen helpt AI treasurymanagers binnen de verschillende banken al om veranderingen in de cashflow en rentetarieven te onderzoeken en om te gaan met het liquiditeitsrisico.

Hyperpersonalisatie zal een natuurlijk bijproduct van AI zijn, zei Haney, hoewel hij waarschuwde dat modellen moeten worden onderzocht om vooroordelen te voorkomen. Hij voegde eraan toe dat consumenten traditioneel handmatig door een overvloed aan betalingsopties moesten navigeren, variërend van alles van ACH tot draden en meest recentelijk realtime opties. Het kan waardevol zijn om een ​​‘motor’ te hebben die hen snel door de opties leidt.

“Consumenten zijn vaak volledig overweldigd door het aantal verschillende manieren om geld te verplaatsen”, zegt hij. “Ze hebben deze motoren nodig om hen door de afweging tussen snelheid, prijs en risico te loodsen, en om het beste type betalingsrails aan te bevelen die ze zouden moeten overwegen op basis van de transactie die ze proberen uit te voeren.”

Op dezelfde manier bestaat er ook de mogelijkheid om gestructureerde en ongestructureerde gegevens en realtime context te gebruiken om de beste aanbiedingen op het verkooppunt te creëren en te verspreiden. Er ontwikkelen zich ook nieuwe gebruiksscenario's voor veel aspecten van de financiële dienstverlening, waaronder klantenservice, marketingactiviteiten en productontwikkeling.

De manier waarop technologie zich ontwikkelt, opent nieuwe mogelijkheden.

“Een van de dingen die we gaan zien zijn nieuwe, verticale en gespecialiseerde grote taalmodellen,” zei Haney, eraan toevoegend dat meer beslissende use cases kenmerkend zullen zijn voor de komende maanden en jaren.

“Er gaan dit jaar veel nieuwe en interessante dingen gebeuren die verder gaan dan alleen de modellen zelf”, voorspelde hij.

Link: https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2024/how-generative-ai-is-transforming-financial-services-through-hyper-personalization/

Bron: https://www.pymnts.com

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.fintechnews.org/how-genai-is-transforming-financial-services-through-hyper-personalization/